【小哈划重点：Wen就是在Nueva学院（一所私立学院）学习的机器学习课程。自2016年以来，除必修和选修计算机科学课程外，Nueva也开设了两学期的机器学习课程。】
随着AI技术在社会中越来越广泛的应用，符合要求的AI人才和市场需求已经出现了较严重的不对等。在这样的环境下，美国已开始制定中小学生AI教育方针，部分高校也将AI课程带进了课堂中。这不光为年轻人提供了所需的知识、技能和道德思维，也激励着更多的AI领导者。
AI与社会现状
AidanWen是美国高三的一名学生，截至目前，他已经连续上了两学期的机器学习课程，并坚定的朝着人工智能事业道路前进。去年夏天，他参加了一个建模大赛，搭建协助肺部X射线检查肺炎迹象的模型，最佳ML模型参赛者将获得由北美的the Radiological Society赞助的12,000美元奖金。今年他又参加了另一项比赛，主题是使用音频文件对地震进行预测的系统搭建；而接下来，他将目光锁定在了NLP上。
除了Wen，还有更多高中生正受益于这些为学生提供的AI实践经验新型课程。该类课程的开设不光为这些年轻人提供所需的知识、技能和道德思维；也激励了下一代AI领导者，以满足AI人才不断增长的需求，使其在AI日益渗透的世界中发挥更大的作用。
但根据Indeed职位搜索网站的数据显示，目前AI相关工作需求的增长远远超过了感兴趣或者有能力的求职者的增长。O'Reilly最近的一项调查发现，近一半的企业将技术人员短缺列为AI运用的障碍之一，并且把AI相关概念和基本操作技能的考核视为关键。
同时，高中AI课程依旧很少，该类课程开发还处于早期阶段。为了解决这个问题，卡内基梅隆大学计算机科学教授兼K-12教育AI计划发起人David Touretzky，聚集了教育工作者、研究人员和行业专业人士，为国家制定中小学生AI教育方针。
该方针基于一些重要的人工智能想法，包括训练计算机从数据中学习，AI与人类自然交互所涉及的挑战，以及AI对社会的积极和消极影响。Touretzky说道：「我们希望人们了解当前的社会发展现状，以便他们可以随技术改革参与到技术发展中。」目前，虽然准则还在起草中，但已有部分学校开设了相应的AI课程。
AI教学的引领者
Wen就是在Nueva学院（一所私立学院）学习的机器学习课程。自2016年以来，除必修和选修计算机科学课程外，Nueva也开设了两学期的机器学习课程。
学校的计算机科学教师Jen Selby表示，机器学习课程最初是为了满足学生的好奇心而设置；但在一组学生使用机器学习对一个独立学习项目搭建了复杂的拼写检查器之后，她发现需要在更专业的环境中为学生提供学习工具。Selby说道：「即使你不是那个正在写算法的人，但至少应该对这种工作方式有一定的了解，这是非常重要的。因为也许你将来会成为这个团队的一员，或者是受到该算法的影响。」
当时大约有30名学生报名参加该课程。而Selby也一直通过那些非营利组织和独立开发人员的开源数据，来使她的课程能始终向学生们传递一些机器学习最新研究成果。但有时候，她的学生在AI最新想法方面的知识储备甚至会领先于她。
在去年春天，关于机器学习模型训练方法的某单元中，她说到将AI模型训练成像Atari'sBreakout这样的视频游戏的最佳方法是使用一种基于行为奖励的强化学习方法。不过其中一名学生有不同的看法，因为他曾读过Uber AI Labs的一篇博客，文章描述了一项关于Atari游戏的实验，该实验发现了一种不同于「强化学习」的方法，名为「进化训练」，其效果相对更佳。
关于AI课程
伦理问题，例如机器学习算法中隐藏的偏差问题，也是AI课程的关键部分。Charlotte Dungan是北卡罗来纳大学科学与数学学院的计算机科学教师，她教授一个单元的计算机科学课程，这个课程主要研究算法偏差是如何出现在AI设计中的。
为了演示AI如何产生有偏差的结果，学生们需要玩一款名为Guess Who的纸牌游戏。在游戏中，成对的玩家会收到描绘各种卡通脸的卡片。玩家通过20个问题（「你的脸是男性吗？」），来尝试正确猜出对手卡片上的脸部信息；学生被要求根据游戏规则，开发一种算法来得到最佳答案。很快，他们发现卡片上的黑色和棕色面孔是最容易猜到的，因为这些卡片的数量很少，这表明数据集即卡片组存在偏差。Dungan说道：「学生们会很快发现，谁都不想拿到黑人女孩的卡片。」
NCSSM是一所公立的两年制寄宿学校，隶属北卡罗来纳州的大学系统。最近，它刚从校友Carl Ryden——Precision Lender软件公司的创始人处，获得了200万美元的资助，用以正式启动AI计划。学校计划利用这笔资助，从明年开始提供校内机器学习课程和其它关于AI的互动视频课程。
AI课堂更深远的意义
通过开设高中AI课程，他们还希望将更多女孩、有色人种以及其它技术领域弱势群体引进该领域。其中AI 4ALL是一家位于旧金山的非营利组织，为11所美国顶尖高校的学生提供机器学习夏令营。在为期两周的密集课程中，组织者协助研究生进行机器人、医疗保健、社会工作、媒体和公共政策方面的人工智能研究项目。
该小组会为校友提供奖学金，以帮助其更深入的研究。这样做还有一个目的是为了鼓励参与者寻找将AI应用于当地社区问题的方法。Aarzu Gupta是AI 4ALL的校友，目前是加利福尼亚州圣何塞Harker学校的一名大三学生，她在2018年获得了该奖学金，用以支持她与另一营地毕业生Lili Sun共同完成一个独立项目。这两个女学生受2017年北加利福尼亚灾难性的Tubbs Fire的启发，搭建了结合无人机和机器学习来应对自然灾害的AI模型，用以尽早发现野火。
Aarzu和Lili一共整理了1400张烟雾图像的数据集，包括工厂和篝火烟雾的图片，并用它们来对三种机器学习模型进行训练；其中最成功的是一种称为多层感知器的神经网络，对野火烟雾图像识别的准确率可达到93.8％。两人还计划在今年夏天使用去年重火季节的图像来扩大数据集；同时也想通过改进模型，使其能根据火力强度和火力类型对每张图像进行分类，而不是简单地解决「这是野火吗」的问题。Lili还说道：「如果能够在现成的商用无人机之一上进行概念验证，那就太棒了。」
该组织首席执行官Tess Posner表示，AI 4ALL计划在今年春季末发布一个公开的AI课程。该课程基于夏令营的内容，其中将包括技术主题课程，如Python编程语言介绍和一些诸如AI对社会影响等社会问题的内容，高校教师和公众都可以观看与学习。Posner也表示：「我们已经收到了来自世界各地成千上万的课程要求，所以这件事情非常紧急。」相信很快我们就能通过网络看到它们的AI课程的视频。
